碳中和目標(biāo)下新型電力系統(tǒng)運行規(guī)劃優(yōu)化研究

摘要：針對碳中和目標(biāo)下電力系統(tǒng)面臨的低碳化和高效運行挑戰(zhàn)，提出了一種基于混合整數(shù)線性規(guī)劃（Mixed-Integer"Linear"Programming，MILP）的優(yōu)化調(diào)度模型。該模型旨在通過優(yōu)化電力系統(tǒng)的發(fā)電調(diào)度、儲能管理和負(fù)荷調(diào)節(jié)，以實現(xiàn)碳排放最小化和成本優(yōu)化。對典型電力系統(tǒng)實例進(jìn)行分析，驗證了MILP模型在降低碳排放、減少系統(tǒng)運行成本、提高可再生能源利用率和優(yōu)化儲能系統(tǒng)調(diào)度方面的優(yōu)勢。實驗結(jié)果顯示，相較于傳統(tǒng)的啟發(fā)式算法，"MILP模型在多個關(guān)鍵指標(biāo)上均具有更好的表現(xiàn)，在碳排放和系統(tǒng)運行成本方面更突出。研究表明，基于混合整數(shù)線性規(guī)劃的優(yōu)化模型能夠有效實現(xiàn)碳中和目標(biāo)下電力系統(tǒng)的高效調(diào)度。

關(guān)鍵詞：碳中和"新型電力系統(tǒng)"優(yōu)化算法"運行規(guī)劃

Research"on"the"Optimization"of"Operation"Planning"of"New"Power"Systems"Under"the"Carbon"Neutrality"Target

CHEN"Hui""HU"Xueyuan

State"Grid"Lianyungang"Power"Supply"Company，"Lianyungang，"Jiangsu"Province，"222000"China

Abstract："In"response"to"the"challenges"of"decarbonization"and"efficient"operation"faced"by"power"systems"under"the"carbon"neutrality"target，"this"paper"proposes"an"optimization"scheduling"model"based"on"mixed-integer"linear"programming."The"model"aims"to"minimize"carbon"emissions"and"optimize"costs"by"optimizing"power"generation"scheduling，"energy"storage"management，"and"load"regulation"in"the"power"system."An"analysis"of"a"typical"power"system"examples"is"conducted"to"validate"the"advantages"of"the"mixed-integer"linear"programming"model"in"reducing"carbon"emissions，"lowering"system"operating"costs，"increasing"renewable"energy"utilization，"and"optimizing"energy"storage"system"scheduling."The"experimental"results"show"that"compared"to"traditional"heuristic"algorithms，"the"mixed-integer"linear"programming"model"better"in"several"key"indicators，"particularly"in"terms"of"carbon"emissions"and"system"operating"costs."The"research"demonstrates"that"the"optimization"model"based"on"mixed-integer"linear"programming"effectively"achieves"efficient"scheduling"of"the"power"system"under"the"carbon"neutrality"target.

Key"Words："Carbon"neutrality;"New"power"system;"Optimization"algorithm;"Operation"planning

隨著全球氣候變化問題的日益嚴(yán)峻，碳中和已成為各國政府和國際組織的重要戰(zhàn)略目標(biāo)[1]。電力系統(tǒng)作為溫室氣體排放的主要來源之一，必須在能源轉(zhuǎn)型過程中發(fā)揮核心作用。隨著可再生能源的快速發(fā)展，傳統(tǒng)電力系統(tǒng)在保障能源供應(yīng)的同時面臨著更為復(fù)雜的挑戰(zhàn)。可再生能源的波動性和間歇性增加了電網(wǎng)調(diào)度的難度，電力系統(tǒng)必須在保障電力供應(yīng)的可靠性、提高能源利用效率的同時，減少碳排放，推動綠色低碳轉(zhuǎn)型。

新型電力系統(tǒng)的出現(xiàn)為解決這些問題提供了新的思路。與傳統(tǒng)電力系統(tǒng)不同，新型電力系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)可再生能源的高比例接入、智能電網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度與靈活性資源的有效利用。儲能技術(shù)、需求響應(yīng)機(jī)制和分布式能源的協(xié)同作用使電力系統(tǒng)能夠在更復(fù)雜的環(huán)境下高效運行。智能化的電網(wǎng)調(diào)度和靈活的電力市場機(jī)制為新型電力系統(tǒng)的高效運行提供了技術(shù)保障，推動了能源系統(tǒng)的綠色低碳轉(zhuǎn)型[2]。

在碳中和目標(biāo)的背景下，電力系統(tǒng)的運行規(guī)劃亟需進(jìn)行優(yōu)化，以實現(xiàn)低碳、智能、高效的電力供應(yīng)。本研究旨在探討如何在碳中和目標(biāo)驅(qū)動下優(yōu)化電力系統(tǒng)的運行規(guī)劃，結(jié)合先進(jìn)的優(yōu)化算法和調(diào)度策略，提高系統(tǒng)的運行效率與靈活性，推動能源系統(tǒng)向低碳化、智能化方向發(fā)展。這不僅有助于提升電力系統(tǒng)的整體經(jīng)濟(jì)性與可靠性，也能為碳中和目標(biāo)的實現(xiàn)提供理論支持與實踐指導(dǎo)[3]。

1"碳中和目標(biāo)對電力系統(tǒng)的要求

碳中和目標(biāo)對電力系統(tǒng)提出了綜合性的挑戰(zhàn)和高標(biāo)準(zhǔn)的要求，主要體現(xiàn)在電力供應(yīng)的低碳化、系統(tǒng)的靈活性和可靠性上。為了實現(xiàn)碳中和，電力系統(tǒng)必須加快綠色能源轉(zhuǎn)型，推動可再生能源的大規(guī)模應(yīng)用，逐步替代傳統(tǒng)的化石能源，降低碳排放。在這一過程中，電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)需要進(jìn)行深刻變革，尤其是可再生能源的波動性和間歇性對電力系統(tǒng)的運行構(gòu)成了嚴(yán)峻考驗。太陽能和風(fēng)能等綠色能源的發(fā)電量受自然條件影響較大，導(dǎo)致其難以穩(wěn)定提供連續(xù)電力，給電力調(diào)度帶來挑戰(zhàn)[4]。因此，電力系統(tǒng)需要具備高度的靈活性和智能化調(diào)度能力，采用儲能技術(shù)、需求響應(yīng)、電網(wǎng)調(diào)度優(yōu)化等手段來平衡電力供需，確保電網(wǎng)的安全性與穩(wěn)定性。此外，隨著綠色能源比例的提高，電力負(fù)荷的波動性和不可預(yù)測性使負(fù)荷預(yù)測和需求響應(yīng)變得更加復(fù)雜，這要求電力系統(tǒng)具有更強(qiáng)的預(yù)測能力和應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制。

在此背景下，電力市場機(jī)制也需要適應(yīng)低碳轉(zhuǎn)型的需求，優(yōu)化價格波動和市場結(jié)構(gòu)。隨著可再生能源的接入，電力市場的價格波動將更為劇烈，電力價格的變化不僅由供需關(guān)系主導(dǎo)，還受政策調(diào)整、天氣變化和技術(shù)進(jìn)步等多重因素的影響。為確保電力市場的穩(wěn)定與公正，市場機(jī)制應(yīng)充分發(fā)揮價格信號的作用，激勵綠色能源的投資與消費，并通過合理的碳定價機(jī)制鼓勵低碳技術(shù)的應(yīng)用與推廣。同時，電力系統(tǒng)的調(diào)度與優(yōu)化不僅要考慮成本效益，還要注重環(huán)保目標(biāo)的實現(xiàn)，確保綠色能源能夠在系統(tǒng)中占據(jù)主導(dǎo)地位[5]。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，電力系統(tǒng)不僅要提升調(diào)度效率和儲能能力，還需依賴智能化的電網(wǎng)技術(shù)和先進(jìn)的預(yù)測算法，以應(yīng)對未來能源供應(yīng)的變化，最終實現(xiàn)碳中和目標(biāo)。

2"基于混合整數(shù)線性規(guī)劃的優(yōu)化模型

為了解決碳中和目標(biāo)下電力系統(tǒng)的運行規(guī)劃問題，提出了一種基于混合整數(shù)線性規(guī)劃（Mixed-Integer"Linear"Programming，MILP）的優(yōu)化模型，具體如圖1所示。該模型旨在通過最小化碳排放和運營成本，同時滿足電力系統(tǒng)的多重約束，優(yōu)化電力系統(tǒng)的運行調(diào)度。模型的目標(biāo)函數(shù)包括了電力生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)成本、碳排放成本和儲能系統(tǒng)的運行成本，具體形式為

式（1）中：表示第個發(fā)電機(jī)組在時間的發(fā)電量；表示對應(yīng)發(fā)電機(jī)組的單位發(fā)電成本；表示第個發(fā)電機(jī)組的碳排放系數(shù)；表示第個發(fā)電機(jī)組在時間的碳排放量；是碳排放的成本系數(shù)；表示儲能設(shè)備在時間的充放電量；表示儲能系統(tǒng)的運行成本系數(shù)。

模型的約束條件包括電力供需平衡、電網(wǎng)安全限制、發(fā)電機(jī)組的能力限制、儲能設(shè)備的充放電限制等。具體約束條件如下。

2.1"供需平衡約束

在每個時刻，電力系統(tǒng)的總發(fā)電量必須等于系統(tǒng)的總負(fù)荷需求，再加上儲能系統(tǒng)提供的電力。即：

式（2）中：為時間的負(fù)荷需求；為發(fā)電機(jī)組在時間的發(fā)電量；為儲能設(shè)備在時間的電力輸出；為總的時間段數(shù)量。

（1）發(fā)電機(jī)組能力限制。每個發(fā)電機(jī)組的發(fā)電量必須在其最大輸出功率和最小輸出功率之間：

（2）儲能設(shè)備充放電限制。儲能設(shè)備在每個時刻的充電量和放電量必須滿足其設(shè)備的最大充放電功率限制，并且儲能設(shè)備的電量不能超過最大儲存容量，也不能低于最小儲存容量：

2.2"電網(wǎng)安全約束

為確保電網(wǎng)的穩(wěn)定性，在優(yōu)化過程中，需要考慮電網(wǎng)的安全限制，包括電網(wǎng)的最大傳輸能力，避免系統(tǒng)中某些電網(wǎng)節(jié)點出現(xiàn)過載情況。此約束一般通過線性化的方法加以表達(dá)。該優(yōu)化問題是一個MILP問題，具體體現(xiàn)在對發(fā)電機(jī)組的啟停決策的建模中。每個發(fā)電機(jī)組的啟停狀態(tài)通過二進(jìn)制變量來表示，啟用狀態(tài)為1，停用狀態(tài)為0。發(fā)電量與啟停狀態(tài)之間的關(guān)系通過以下公式表示。

式（5）中：表示發(fā)電機(jī)組第在時間的啟停狀態(tài)；表示一個足夠大的常數(shù)。該約束確保了在發(fā)電機(jī)組啟用的情況下，發(fā)電量能夠達(dá)到相應(yīng)的功率范圍。

為了高效地求解該優(yōu)化問題，采用了優(yōu)化求解器CPLEX（IBM"ILOG"CPLEX"Optimization"Studio）。CPLEX利用分支定界法和切割平面算法的結(jié)合，有效地處理了大規(guī)模問題，并在求解過程中避免了局部最優(yōu)解的困境。

3"實驗設(shè)計與分析

3.1"實驗過程

本文的實驗旨在評估基于MILP模型的優(yōu)化性能，并與傳統(tǒng)的啟發(fā)式算法進(jìn)行對比。實驗首先收集了包括電力需求、發(fā)電機(jī)組的運行參數(shù)、可再生能源發(fā)電預(yù)測、儲能系統(tǒng)數(shù)據(jù)和電網(wǎng)安全約束等信息。其次，建立了以碳排放最小化和成本優(yōu)化為目標(biāo)的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。在實驗過程中，選擇了典型的電力系統(tǒng)實例，包括不同規(guī)模的電力市場和負(fù)荷曲線，并將其輸入模型進(jìn)行優(yōu)化求解。所使用的求解器為CPLEX，通過分支定界法求解MILP模型，并設(shè)置最大迭代次數(shù)以保證計算的可行性和收斂性。為了全面評估模型的性能，本文還結(jié)果與兩種常見的啟發(fā)式算法進(jìn)行了對比：粒子群優(yōu)化（Particle"Swarm"Optimization，PSO）算法和遺傳算法（Genetic"Algorithm，GA）。評價指標(biāo)包括碳排放量、系統(tǒng)運行成本、發(fā)電機(jī)組啟停次數(shù)、可再生能源利用率和儲能系統(tǒng)效率。

3.2"實驗結(jié)果

實驗結(jié)果如表1所示，比較了基于MILP的優(yōu)化方法與PSO算法和GA在多個指標(biāo)上的性能。根據(jù)實驗數(shù)據(jù)，MILP方法在碳排放量和系統(tǒng)運行成本方面均表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。具體來說，MILP模型在減少碳排放量方面比PSO算法和GA算法低約15%和12%。同時，MILP方法的系統(tǒng)運行成本也比其他兩種算法低8%至10%。在可再生能源利用率方面，MILP模型比PSO算法高出約6%，與GA算法相比則提高了約4%。此外，MILP模型在發(fā)電機(jī)組啟停次數(shù)和儲能系統(tǒng)效率方面的表現(xiàn)也優(yōu)于PSO和GA算法，顯示出其在電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中的優(yōu)勢。

實驗結(jié)果表明，基于MILP的優(yōu)化方法在多個關(guān)鍵性能指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)的啟發(fā)式算法。特別是在碳排放和系統(tǒng)運行成本方面，MILP模型的表現(xiàn)突出，能夠有效降低碳排放并實現(xiàn)更低的系統(tǒng)運行成本，表明MILP方法在考慮碳中和目標(biāo)和電力系統(tǒng)運行優(yōu)化時具有更高的效率和更好的適應(yīng)性。可再生能源的利用率也得到顯著提高，表明MILP方法在調(diào)度過程中能夠更好地整合可再生能源資源。此外，MILP方法在發(fā)電機(jī)組的啟停次數(shù)和儲能系統(tǒng)效率上也具有優(yōu)勢，表明該方法在提高電力系統(tǒng)的靈活性和可靠性方面具有顯著效果。因此，本文的實驗結(jié)果驗證了基于MILP的優(yōu)化模型在碳中和目標(biāo)下電力系統(tǒng)調(diào)度中的潛力，特別是在實現(xiàn)低碳和高效的電力系統(tǒng)運行方面。

4"結(jié)論

隨著全球向碳中和目標(biāo)邁進(jìn)，電力系統(tǒng)的低碳化和高效運行已成為能源轉(zhuǎn)型的重要任務(wù)。本文提出了一種基于MILP的電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型，旨在應(yīng)對碳中和目標(biāo)下電力系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。通過對多個電力系統(tǒng)實例進(jìn)行優(yōu)化，本文驗證了MILP模型在減少碳排放、降低系統(tǒng)運行成本、提高可再生能源利用率與優(yōu)化儲能系統(tǒng)調(diào)度方面的優(yōu)勢。實驗結(jié)果表明，MILP模型在多項關(guān)鍵指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)的啟發(fā)式算法，尤其在碳排放和系統(tǒng)運行成本的降低上，展示了更高的優(yōu)化效果。本文的研究為碳中和目標(biāo)下電力系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度提供了有效的解決方案，并為未來電力系統(tǒng)的規(guī)劃與運行提供了有力支持。未來的研究可以在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索更多元化的約束條件和優(yōu)化目標(biāo)，以適應(yīng)更加復(fù)雜和多變的電力市場需求。

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